(意)保罗·佩罗塔创作的计算机网络小说《机器学习编程:从编码到深度学习》,已更新0章,最新章节:。本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发,通过一系列生动有趣的具体应用实例,运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算
(意)保罗·佩罗塔创作的计算机网络小说《机器学习编程:从编码到深度学习》,已更新章,最新章节:undefined。本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发,通过一系列生动有趣的具体应用实例,运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本
渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法,比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法,引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码,逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点,让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论和编程...
NumPy库有一个很方便的功能,可以从文本中导入带空格分隔的数据: 第一行代码引入NumPy库,第二行使用NumPy的loadtxt()函数来载入pizza.txt文件中的数据。我们跳过了标题行,还将两列“拆成”两个单独的向量,X和Y。X包含输入变量的数值,Y则包含标签值。我用大写字母X和Y表示这两个向量,因为这是一种常见的Python...
当当网图书频道在线销售正版《机器学习编程:从编码到深度学习》,作者:保罗,出版社:机械工业出版社。最新《机器学习编程:从编码到深度学习》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《机器学习编程:从编码到深度学习》,就上当当网。
从零开始构建一个使用有监督学习的图像识别应用。使用线性回归预测未来。深入了解梯度下降,这是驱动大多数机器学习的基础算法。创建感知机来分类数据。构建神经网络来处理更复杂和高级的数据集。使用反向传播和批处理训练和完善这些网络。将神经网络分层,消除过拟合,并添加卷积,将您的神经网络转变为真正的深度学习系统。
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最新更新 :本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发,通过一系列生动有趣的具体应用实例,运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法,比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与